سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتر برای استقرار (Deployment)

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتر برای استقرار (Deployment)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتر برای استقرار (Deployment)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به دوره و اهداف آن: چرا بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها مهم است؟
  • 2. مبانی بینایی کامپیوتر: تعاریف، تاریخچه و کاربردها
  • 3. مروری بر پایتون و کتابخانه‌های ضروری (NumPy, Matplotlib, Pillow)
  • 4. آشنایی با OpenCV: نصب، پیکربندی و عملیات پایه تصویر
  • 5. خواندن، نمایش و ذخیره تصاویر و ویدئوها
  • 6. تغییر اندازه، چرخش و برش تصاویر
  • 7. فضاهای رنگی (RGB, Grayscale, HSV) و تبدیل بین آنها
  • 8. فیلترهای تصویر: هموارسازی، گوسی و میانه
  • 9. فیلترهای شارپ‌سازی و تشخیص لبه (Sobel, Canny)
  • 10. هیستوگرام تصاویر و کاربردهای آن
  • 11. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای بینایی کامپیوتر
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 13. لایه‌های پایه CNN: کانولوشن، پولینگ و فعال‌سازی
  • 14. معماری‌های اولیه CNN: LeNet و AlexNet
  • 15. آموزش شبکه‌های عصبی: تابع زیان، بهینه‌سازها و پس‌انتشار
  • 16. تنظیم فراپارامترها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 17. افزایش داده (Data Augmentation) برای آموزش مدل‌ها
  • 18. معماری VGG و مفهوم عمق شبکه
  • 19. ResNet: حل مشکل گرادیان ناپدید شونده با اتصالات پرش
  • 20. Inception Networks و استفاده از کانولوشن‌های موازی
  • 21. معرفی DenseNet و مفهوم اتصال متراکم
  • 22. مدل‌های EfficientNet و مقیاس‌پذیری کارآمد
  • 23. مقدمه به تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 24. روش‌های دو مرحله‌ای: R-CNN, Fast R-CNN
  • 25. Faster R-CNN و مفهوم Region Proposal Network (RPN)
  • 26. روش‌های تک مرحله‌ای: YOLO (You Only Look Once)
  • 27. بررسی معماری و اصول کار YOLOv1 تا YOLOv3
  • 28. YOLOv4, YOLOv5 و پیشرفت‌های اخیر در خانواده YOLO
  • 29. Single Shot Detector (SSD) و Anchor Boxes
  • 30. مقدمه به سگمنتیشن (Segmentation): معنایی و نمونه‌ای
  • 31. معماری U-Net برای سگمنتیشن تصویر
  • 32. Mask R-CNN برای تشخیص و سگمنتیشن نمونه‌ای
  • 33. ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر (Vision Transformers - ViT)
  • 34. چالش‌های استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتر در دنیای واقعی
  • 35. اهمیت بهینه‌سازی: تأخیر، توان عملیاتی، مصرف حافظه و انرژی
  • 36. سناریوهای استقرار: دستگاه‌های لبه (Edge), موبایل، وب و ابری
  • 37. معیارهای کلیدی عملکرد برای مدل‌های مستقر شده (FPS, Latency, Throughput)
  • 38. سخت‌افزارهای هدف: CPU, GPU, NPU, DSP و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 39. مقدمه به فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 40. کوانتیزاسیون (Quantization): کاهش دقت اعداد
  • 41. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 42. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 43. کوانتیزاسیون به فرمت‌های INT8 و FP16
  • 44. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت و سرعت مدل
  • 45. هرس (Pruning) مدل‌ها: حذف اتصالات و نورون‌های اضافی
  • 46. هرس ساختاریافته و ساختارنیافته
  • 47. هرس مبتنی بر بزرگی (Magnitude-based Pruning)
  • 48. فرضیه بلیت لاتاری (Lottery Ticket Hypothesis)
  • 49. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): آموزش مدل کوچک‌تر از مدل بزرگ‌تر
  • 50. طراحی معماری‌های کارآمد: MobileNet, ShuffleNet
  • 51. GhostNet و شبکه‌های عصبی سبک‌وزن
  • 52. SqueezeNet و کانولوشن‌های ۱x۱ برای فشرده‌سازی
  • 53. معرفی ONNX (Open Neural Network Exchange)
  • 54. تبدیل مدل‌های PyTorch/TensorFlow به فرمت ONNX
  • 55. اجرای مدل‌های ONNX با ONNX Runtime
  • 56. بهینه‌سازی با ONNX Runtime و استفاده از Providerها
  • 57. مقدمه به TensorFlow Lite (TFLite) برای دستگاه‌های لبه و موبایل
  • 58. تبدیل مدل‌های TensorFlow به TFLite
  • 59. اعمال کوانتیزاسیون در TFLite
  • 60. اجرای مدل‌های TFLite در اندروید و iOS
  • 61. استفاده از TFLite Delegates برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 62. PyTorch Mobile و TorchScript
  • 63. تبدیل مدل‌های PyTorch به TorchScript و بهینه‌سازی
  • 64. استقرار مدل‌های PyTorch در دستگاه‌های موبایل
  • 65. مقدمه به OpenVINO برای سخت‌افزارهای اینتل
  • 66. Model Optimizer در OpenVINO: تبدیل و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 67. Inference Engine در OpenVINO: اجرای مدل‌های بهینه شده
  • 68. TensorRT: بهینه‌سازی برای GPUهای NVIDIA
  • 69. ساخت انجین‌های TensorRT برای حداکثر عملکرد
  • 70. کوانتیزاسیون INT8 با TensorRT
  • 71. Core ML: چارچوب یادگیری ماشین اپل
  • 72. تبدیل مدل‌ها به فرمت Core ML برای دستگاه‌های iOS و macOS
  • 73. Neural Network API (NNAPI) در اندروید
  • 74. Apache TVM: کامپایلر یادگیری ماشین برای انواع سخت‌افزار
  • 75. استقرار مدل‌ها در محیط کانتینری با Docker
  • 76. ساخت Dockerfile برای مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 77. مدیریت و مقیاس‌پذیری کانتینرها با Docker Compose
  • 78. استقرار مدل‌ها در سرویس‌های ابری: AWS SageMaker
  • 79. استقرار مدل‌ها در سرویس‌های ابری: Google AI Platform
  • 80. استقرار مدل‌ها در سرویس‌های ابری: Azure Machine Learning
  • 81. استقرار در دستگاه‌های لبه: NVIDIA Jetson
  • 82. استقرار مدل‌ها روی Raspberry Pi و سایر بردهای تک‌بورد
  • 83. برنامه‌نویسی برای استقرار مدل‌های CV در پلتفرم‌های موبایل
  • 84. ساخت APIهای RESTful برای مدل‌ها با Flask/FastAPI
  • 85. ساخت رابط کاربری ساده با Streamlit
  • 86. مانیتورینگ عملکرد و پایداری مدل‌های مستقر شده
  • 87. MLOps برای بینایی کامپیوتر: از توسعه تا تولید
  • 88. خطوط لوله CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) برای مدل‌های ML
  • 89. نسخه‌بندی مدل‌ها و مدیریت چرخه عمر آنها
  • 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های لبه (Low Power Optimization)
  • 91. طراحی مدل آگاه از سخت‌افزار (Hardware-Aware Model Design)
  • 92. بهینه‌سازی لایه‌های سفارشی (Custom Layers) و عملیات خاص
  • 93. پردازش دسته‌ای (Batching) و استنتاج ناهمگام (Asynchronous Inference)
  • 94. امنیت مدل‌های ML در زمان استقرار
  • 95. مقاومت (Robustness) مدل در برابر حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 96. اخلاق و تعصب (Bias) در مدل‌های بینایی کامپیوتر و ملاحظات آن
  • 97. مطالعه موردی: بهینه‌سازی و استقرار مدل تشخیص چهره
  • 98. مطالعه موردی: استقرار سیستم بینایی کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران
  • 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای صنعتی و تولیدی
  • 100. خلاصه دوره و چشم‌انداز آینده بهینه‌سازی و استقرار در بینایی کامپیوتر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.